综合话音和数据业务的GSM频率优化研究

王玮，高媛

（1中国移动通信集团广东有限公司，广州 520000； 2 中国移动通信集团广东有限公司珠海分公司，珠海 519000）

综合话音和数据业务的GSM频率优化研究

王玮1，高媛2

（1中国移动通信集团广东有限公司，广州 520000； 2 中国移动通信集团广东有限公司珠海分公司，珠海 519000）

随着目前网络的发展，数据业务快速增长，其在网络中的业务量占比越来越大。目前常规的变频方法主要考虑话音业务的影响，这可能会导致部分低话务高数据业务的小区在变频时权重较低，难以分配到低干扰的频点，从而影响数据业务感知质量，因此必须开展结合话音和数据业务的变频研究和相关试验。首先深入研究CS，GPRS，EGPRS 3类业务的频率负荷理论计算方法，对频率干扰贡献进行量化，然后开展数据业务变频试验，得出在高数据业务区域考虑数据业务权重变频既可以使话音业务质量保持平稳，又可以大大提升数据业务质量的结论，对今后的网络质量的提升工作起到指导作用。

数据业务；频率优化；频率负荷

截至2012年底，中国移动GSM网络中数据业务占总业务量比例达到40%，并呈现快速增长的趋势，同时数据业务造成的频率干扰也快速增加，给网络质量带来了较大的冲击。而目前常用的变频方法都是沿用GSM发展前期的思路，即只关注话音业务产生的频率干扰，这种思路导致了低话务高数据业务小区在变频时权重较低，难以分配到低干扰频点，从而影响了数据业务甚至是话音业务的感知质量。

为此，需要一种结合话音和数据业务量的变频方法来满足当前GSM网络的实际现状。本文就将在这方面展开探讨。

1 频率负荷理论计算方法

目前变频是以频率规划软件中的 “话务量”为基础，“话务量”不同，分配频点的优先级也不同。这个“话务量”是在变频准备时采集的MRR采样点运算得来的。因此，算出现网中实际的话音业务和数据业务的比例关系，就可以在频率规划软件里模拟出考虑数据业务的综合话务量。实际的话音业务和数据业务的比例关系，主要是依据不同业务带来的不同频率负荷来计算。针对CS，GPRS，EGPRS的频率分配策略、发射功率相关的功能开启情况都有所区别，因此将CS，GPRS，EGPRS 3类业务分别进行估算。

不同业务带来的频率负荷：

FLtot=FLCS+FLGPRS+FLEGPRS

分别计算如下：

其中TS_utilization计算如下：

其中各因素解释如下。

（1）ρc是CS的话务量。

（2）#TS是时隙数，指小区所有可用的时隙。

（3）#TRX是载波数。

（4） #f是频点的个数，如是基带跳频，#TRX /#f结果为1。

（5）# active PDCHs for GPRS是平均激活的PDCH信道数（实际有承载话务的），等于“下行BPDCH分配数量×下行PDCH利用率”。

（6）# active PDCHs for EGPRS是平均激活的PDCH信道数（实际有承载话务的），等于“下行EPDCH分配数量×下行PDCH利用率”。

（7）下行PDCH利用率＝CELLGPRS3_ USEDDLRBLKS/CELLGPRS3_AVAILRBLKS，AVAILRBLKS是小区分配的所有PDCH上的可用的20 ms的RLC无线块数量，USEDDLRBLKS是小区下行方向占用的20 ms的RLC无线块数量。

（8）Rpc是基站采用BTS功率控制时的干扰因子。如果没有开通BTS功率控制，那么该因子为1，如果开通功率控制，假设和最大发射功率相比平均有2 dB的下降，那么干扰因子为0.7。通过对区域内小区功控开启前后定义MRR测量数据，得出功控开启前后平均信号强度幅度变化，计算得出此干扰因子。

（9）RDTX是采用不连续发射时的干扰因子。如果没有开通DTX，那么该因子为1，如果开通了DTX，考虑人类说话的习惯，该因子可设为0.5。

（10）B8-PSK是基站开启EDGE后，特定配置下需要考虑的因素。当基站采取最大发射功率发射的情况下，使用了8PSK调制方式的CHGR和采用GMSK调制方式的CHGR相比，会有3 dB的回退，这种情况下，采用8PSK调制方式CHGR带来的干扰为1，那么采用GMSK的CHGR带来的干扰因子BGMSK为2。

2 数据业务变频实验

2.1 试验区域选取原则

本次试验区域选择，具体考虑以下几点。

（1）数据业务等效话务的占比高，建议至少在35%以上，如表1所示。该项指标是保证区域内的数据业务量比较高，话音和数据业务相互干扰较严重。

（2）下行EGDG IP吞吐率指标相对比较差，该项指标建议在90 (kbit/s)以下，如表2所示。该项指标比较差，优化后才有比较大的改善空间。

（3）区域内的话音质量相对较差，如表3所示，保证区域通过变频能够有比较大的改善。

通过以上原则，确定了某高校区域具有较大的代表性，这个区域涉及小区数为72个，709个载频，其中900小区34个，载频318个，1 800小区38个，载频391个。

表1 数据业务等效话务占比

表2 下行EDGE IP吞吐率

2.2 实验步骤

进行两种类型变频工作。

第一次变频按常规的变频方式进行变频，只考虑话音业务带来的频率负荷。

表3 MRR话音质量

第二次变频是数据业务变频，同时考虑话音和数据业务带来的频率负荷。

两次变频的间隔时间至少为5天，两次变频后都统计连续5天的变频改善效果，分别对比两次变频后各项话音和数据业务指标的改善情况。

2.3 指标对比

在话音业务与数据业务容量变化不大前提下，话音业务主要从上下行通好率、无线掉话率、切换成功率等指标进行对比分析，数据业务主要从MCS7～9比例、每信道RLC层下行速率、上下行EDGE IP吞吐率等指标进行对比分析，表4和表5是变频前、普通变频后和数据业务变频后的指标对比。

从以上的指标对比可以得出以下的结果。

（1）话音业务方面，普通变频比数据业务变频的质量提升更明显，如表4所示。普通变频后早晚忙时下行质差话务比例分别改善29.29%和43.81%，无线掉话率、SDCCH掉话率、切换成功率均有改善；数据业务变频后与变频前的指标对比，各项指标都有所改善，其中早晚忙时下行质差话务比例分别改善17.08%和24.95%，保证了在考虑数据业务变频后，话音业务质量也有所提升。

（2）如表5所示，在数据业务方面，普通变频后的数据业务指标也有所改善，MCS7～9比例早晚忙时分别提升7.15%和2.09%，每信道RLC层下行速率早晚忙时分别提升1.74%和1.39%，下行EDGE IP吞吐率早晚忙时分别提升7.32%和1.38%；结合数据业务变频后数据业务指标改善更明显，MCS7～9比例早晚忙时分别提高23.08%和16.22%，每信道RLC层下行速率早晚忙时分别提高15.73%和13.75%，下行EDGE IP吞吐率早晚忙时分别提高24.86%和23.36%。

考虑数据业务权重变频比普通变频的数据业务质量提升更大，达到改善数据业务质量的目的。

2.4 普通变频与数据业务变频对比

2．4．1 变频过程和差异

普通变频是通过MRR测量计算出等效的话音业务话务，主要是考虑话音业务的影响，没有考虑数据业务话务的影响，在数据方面由于测量数据受限，可能会导致部分低话务高数据业务的小区在变频的时候对数据业务影响的权重较低，在分频的优先级较低，很难分配到低干扰的频点，从而会影响到这部分数据业务的指标。

表4 语音业务指标对比

表5 数据业务指标对比

数据业务变频是同时考虑话音业务和数据业务的影响，主要是依据不同业务带来的不同频率负荷来计算总的等效话务，在原来的话音话务量基础上加上等效的数据业务话务量，使得在频率方案里考虑数据业务带来的频率负荷。

2．4．2 数据业务变频优点

（1）同时考虑话音业务和数据业务的影响， MCS7～9比例、每信道RLC层下行速率、上下行EDGE IP吞吐率等各项数据业务指标得到明显改善。

（2）避免在高数据业务区域，出现话音业务和数据业务质量不平衡现象，更加全面的考虑两种业务的频率负荷。

2．4．3 数据业务变频缺点

由于考虑到数据业务，话音业务带来的频率负荷权重降低，话音业务的质量改善幅度没有普通变频大。

3 结束语

通过数据业务变频，话音业务的无线掉话率、SDCCH掉话率、切换成功率保持平稳，数据业务MCS7～9比例、每信道RLC层下行速率、上下行EDGE IP吞吐率等各项指标得到明显改善，改善了部分小区话音业务和数据业务质量不平衡现象，达到同时提升话音业务和数据业务性能指标的目标和效果。因此，建议在一些数据业务重要的区域考虑数据业务权重变频，为以后的数据业务变频提供指导思路。

[1] 张威． GSM网络优化原理与工程[M]． 北京:人民邮电出版社，2010．

[2] 韩斌杰． GSM原理及其网络优化[M]． 北京:机械工业出版社，2009．

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Research on GSM frequency optimization correlated with data and speech traffic

WANG Wei1, GAO Yuan2
(1 China Mobile Group Guangdong Co., Ltd., Guangzhou 520000, China; 2 China Mobile Group Guangdong Co., Ltd. Zhuhai Branch, Zhuhai 519000, China)

With the development of GSM network, data traff i c is growing rapidly, and taking over more and more proportion. At present, the conventional method of frequency optimization only consider the inf l uence of speech traff i c, which may lead to diff i culty to assign the frequency of low interference to cells with low speech and high data service due to their lower frequency weight, and will affect the data service quality. Therefore it’s necessary to carry out studies on GSM frequency optimization correlated with data and speech traff i c. First in-depth study of calculation method of frequency load of three services, CS, GPRS and EGPRS, to quantify the frequency interference contribution, and then frequency experiment considering data and speech traff i c can fi nd out conclusion that considering data traff i c frequency weight in optimization can greatly enhance the data service quality and make voice service quality remained stable in the high data traff i c area. This research can play a guiding role for the future to enhance the quality of the network.

data service; frequency optimization; frequency weight

TN929.5

A

1008-5599（2013）10-0080-05

2013-08-06